6-UPU电动平台安全性设计分析

在分析6-UPU电动平台运动学反解基础上,给出了平台速度、力Jacobian矩阵,针对影响平台安全性相关因素,考虑双端虎克铰这种特殊结构,分析了结构约束条件,找出平台16种极限工作位置,提出最大力奇异和最大力非奇异空间的判断方法,建立了一种新的平台工作安全性检验算法,并通过具体实例进行了分析验证。实例表明,此方法对类似构型的结构设计及安全稳定性定量分析具有重要的借鉴意义。     

基于ADAMS的抖振座舱系统仿真研究

为了逼真模拟飞行模拟器的动感,特别是直升机旋翼运动引起座舱的抖振,研究开发了一种新型的用于飞行模拟器的抖振座舱系统.介绍了该系统的结构组成和工作原理,并应用ADAMS仿真分析软件对该抖振系统建立虚拟样机仿真模型,经运动学仿真得到该模型的幅值运动仿真曲线,分析和验证了模型的正确性.结果证明满足技术指标的要求,为实际研制生产过程中的设计提供了依据.     

基于微加速度计的并联机构振动分析及测试实验

以6 - UPU并联机构为研究对象,建立了并联机构广义固有频率模型,对底位工况位置进行了固有频率数值求解;利用微加速度计测试出并联机构5个自由度的固有频率值;理论分析与实验测试结果较为接近,其误差度在10％的范围内,验证了振动模型的正确性.实验表明:该振动测试分析方法可用于并联机构固有频率分析,可为类似构型的并联机构结构设计与控制器设计提供理论依据.     

考虑时间相关性的电动汽车全生命周期碳排放量预测北大核心CSCD

电动汽车碳排放影响因素较多,导致其精确预测难度较大。为此,本工作提出考虑时间相关性的电动汽车全生命周期碳排放量预测方法。从全生命周期理论出发,计量边际发电量、线损率、煤炭生产环节产生的碳排放量、电煤运输环节产生的碳排放量与发电环节的碳排放量,并将时间相关性应用到电动汽车行驶特征分析,计算直接碳排放量,以此完成考虑时间相关性的电动汽车全生命周期碳排放量预测。实验结果表明:在车辆上坡、下坡、拥堵与正常行驶情况下的碳排放量预测准确度较高,满足电动汽车碳排放量预测需求。     

基于LDA主题的改进TFIDF 95598工单智能分类研究

为了提高95595工单智能分类的准确率,提出了基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)的改进TFIDF算法。先对文本提取特征词,然后采用K-means算法进行聚类处理。构建LDA模型,获得概率分布函数θ和φ,求取语义影响力SI(semantic influence,SI)作为特征词的权重,该改进算法记作SI-TFIDF(semantic influence-term frequency inverse document frequency,SI-TFIDF)。将SI-TFIDF算法与传统的TFIDF算法在sougou的数据库进行特征词提取,并采用K-means算进行聚类,对比结果显示,采用SI-TFIDF算法提取的特征词聚类效果优于TFIDF,验证了所提出方法的可靠性。在95598投诉工单上进行仿真实验,SI-TFIDF算法的投诉工单聚类准确率高于传统的TFIDF算法,验证了SI-TFIDF更适用于处理工单投诉的分类研究。     

结合模型集成与特征融合的图像拷贝检测

基于内容的图像拷贝检测关键在于提取的图像特征能够针对不同形式的图像拷贝攻击具有不变性。现实中拷贝攻击手段变化多样,且存在很多相似图像的干扰,目前并没有任何一种图像特征可以对抗所有不同形式的图像攻击。现有方法虽然在图像特征表示上做了很多改进,但都局限于单个特征表示。因此从特征融合的角度对提取特征进行增强,基于卷积神经网络融合图像高层特征以及低层特征以实现特征多样性,集成ImageNet预训练分类模型以及提出的距离度量模型以实现特征互补性。度量模型针对该类问题在预训练模型的基础上通过学习合适的距离度量来对抗由于图像编辑引起的特征差异,拉近拷贝图像与原始图像在特征空间的距离。实验结果表明,结合模型集成和多层深度特征融合的方式可以有效增强特征的鲁棒性,相比单一特征的检测效果提升十分明显。     

鳝竹朝晖

用料: 鳝鱼 猪肉馅 卤牛肉 午餐肉 青椒 花菜罐头玉笋 蜜樱桃 菜松 葱白 川盐 胡椒粉 制作:     

燕鱼春归

用料; 净草鱼肉3段（一大二小）鱼头、尾各1个胡萝卜 生菜 番茄沙司 白糖 醋 精盐 料酒 干细豆粉 水豆粉 姜葱 菜油 制作: 净鱼肉置于砧板上,皮朝下刻十字花刀,一一剞     

基于迭代学习的6-DOF平台控制与仿真研究

在建立某型模拟器平台动力学模型的基础上,提出一种迭代学习控制(ILC)算法。通过多体系统动力学分析软件ADAMS建立虚拟样机模型,运用Matlab/Simulink建立控制策略模型,利用接口文件将两者结合起来进行机械系统与控制系统的联合仿真。结果表明:联合仿真具有较好的直观性和分析的快速性,验证了迭代学习控制策略的优越性,对控制器的设计与验证具有重要的借鉴意义。